索引块的split

Oracle索引分裂机制
本文通过实验演示了Oracle 9i环境下索引块分裂的两种情况:99-1分裂和50-50分裂,并分析了不同插入顺序对索引空间利用率的影响。

当往一个已经满了的索引块中插入新的索引条目时,将发生索引块的split,在9i下,分两种不同的情况进行split:
(1)如果插入的索引键值不是最大的,将发生50-50的split,也就是说有block中一半的索引键值将被移到一个新的block中。
(2)如果插入的索引键值是最大的,将发生99-1的split,也就是把新插入的索引键值放在一个新的block中。
测试如下:

1. 完全按照升序的方式进行索引的插入

SQL> drop table t1;

Table dropped.

SQL> create table t1 (name varchar2(10),nr number) pctfree 0;

Table created.

SQL> create index i1 on t1(nr);

Index created.

SQL> declare
  2    i number;
  3  begin
  4    for i in 1..50000
  5    loop
  6      insert into t1 values('XX',i);
  7    end loop;
  8  end;
  9  /       

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL>  analyze index i1 validate structure;

Index analyzed.

SQL> select blocks, lf_blks, pct_used from index_stats;

    BLOCKS    LF_BLKS   PCT_USED
---------- ---------- ----------
       104         99         99

这种情况下,每次当需要往一个已经满了的block中插入新的键值时,发生的是99-1的split,把新的键值放到一个新的block中,每个索引块的空间得到充分的利用。

2. 将数据分两批插入,先插入一部分键值较大的数据,插入时按照升序方式,后插入一部分键值较小的数据,插入时也是按升序方式

SQL> drop table t2;

Table dropped.

SQL> create table t2 (name varchar2(10),nr number) pctfree 0;

Table created.

SQL> create index i2 on t2(nr);

Index created.

SQL> declare
  2    i number;      
  3  begin
  4    for i in 25000..50000
  5    loop
  6      insert into t2 values('XX',i);
  7    end loop;
  8    for i in 1..25000
  9    loop
 10      insert into t2 values('XX',i);
 11    end loop;
 12  end;
 13  /

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> analyze index i2 validate structure;

Index analyzed.

SQL> select blocks, lf_blks, pct_used from index_stats;

    BLOCKS    LF_BLKS   PCT_USED
---------- ---------- ----------
       256        146         68

在这种情况下,空间的利用率只有68%,leaf block达到了146个,可以推断发生了索引块的split,但并不是所有的block都发生了50-50的split,因为其利用率大于50%

3.为了证明split时,确实发生的是50-50的split,可以在插入时采用完全降序的方式:

SQL> create table t3 (name varchar2(10),nr number) pctfree 0;

Table created.

SQL> create index i3 on t3(nr);

Index created.

SQL> declare
  2    i number;      
  3  begin
  4    for i in reverse 1..50000
  5    loop
  6      insert into t3 values('XX',i);
  7    end loop;
  8  end;
  9  /

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL> analyze index i3 validate structure;

Index analyzed.

SQL> select blocks, lf_blks, pct_used from index_stats;

    BLOCKS    LF_BLKS   PCT_USED
---------- ---------- ----------
       256        200         50
这种情况下,空间利用率恰为50%,这也充分说明,采用降序插入的方式,每次发生split时,其方式都是50-50。


以上测试基于9.2.0.4环境

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<think>好的,用户想了解RAG模型的索引机制,特别是按文本块回答问题的实现方式。首先,我需要回忆一下RAG的基本结构,它分为索引、检索和生成三个部分。用户提到的“文本块”应该是指将原始文档分割成块,然后建立索引的过程。 首先,文档分块是关键。常见的分块方法有固定长度分块、滑动窗口、语义分块等。固定长度比如每256个token一块,简单但可能切断语义。滑动窗口可以保留上下文,但可能有冗余。语义分块利用嵌入模型,根据内容相似度切分,效果更好但计算量大。用户可能需要具体了解这些方法的优缺点,以及如何选择。 然后是索引构建。文本块需要向量化,通常使用预训练的模型如BERT或Sentence-BERT生成嵌入向量。向量数据库的选择也很重要,比如FAISS、Annoy或Pinecone,这些库支持高效的相似度搜索。索引结构的设计影响检索效率,比如是否分层或使用量化技术。 检索阶段,当用户提问时,系统将问题编码为向量,在索引中搜索最相关的文本块。可能需要调整top-k参数,控制返回的块数量。同时,元数据过滤可以提升准确性,比如只检索特定来源或时间段的块。 生成阶段,将检索到的文本块与问题一起输入大模型生成答案。这里要注意上下文窗口的限制,以及如何有效整合多个块的信息。可能需要用压缩或摘要技术处理过多的块。 用户可能还关心优化策略,比如分块大小的调整、嵌入模型的选择、检索策略的优化。此外,增量更新索引和动态分块策略也是实际应用中的挑战。需要结合具体场景,比如法律文档或客服系统,说明不同实现方式的适用性。 还需要参考提供的引用内容,引用[2]提到索引的优化策略,可能涉及分块方法、嵌入模型调优和索引结构优化。需要将这些点整合到回答中,给出具体的实现步骤和建议。 最后,生成相关问题时要围绕用户的需求,比如分块方法的选择、向量数据库比较、处理长文本的策略、提升准确性的方法以及实时更新的实现。这些问题能帮助用户深入理解RAG的索引机制。</think>以下是对RAG模型文本块索引机制的实现解析: ### 一、RAG文本块索引核心原理 RAG通过$Indexing\rightarrow Retrieval\rightarrow Generation$三阶段实现知识增强,其中索引机制的关键在于: 1. 将原始文档分割为语义连贯的文本块(Chunk) 2. 构建向量索引存储语义特征 3. 建立块间上下文关联关系[^2] ### 二、文本分块实现方式 #### (1)基础分块策略 ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=256, # 块长度 chunk_overlap=32, # 块重叠 separators=["\n\n", "\n", ". "] # 分割符 ) chunks = text_splitter.split_documents(documents) ``` #### (2)高级分块技术 - **语义分块**:使用$BERT_{base}$计算句子相似度阈值 - **结构感知分块**:识别PDF/HTML等格式的标题层级 - **动态分块**:根据内容密度自动调整块大小 $$ \text{chunk\_size} = \alpha \cdot \text{entropy}(text) + \beta $$ ### 三、索引构建关键技术 1. **向量编码器选择**: - 通用领域:$Sentence-BERT_{all-mpnet-base-v2}$ - 专业领域:领域适配微调 2. **向量数据库架构**: ```python import faiss index = faiss.IndexFlatIP(768) # 768维向量空间 index.add(text_embeddings) # 批量添加嵌入向量 D, I = index.search(query_embedding, k=5) # 检索top5结果 ``` 3. **混合索引设计**: - 向量索引:存储语义特征 - 倒排索引:存储关键词元数据 - 图索引:构建知识关联关系[^1] ### 四、检索增强实现 ```mermaid graph LR Question-->Embedding Embedding-->VectorSearch VectorSearch-->TopK_Chunks TopK_Chunks-->Rerank Rerank-->LLM_Generation ``` ### 五、关键优化策略 1. **分块大小调优**:通过验证集测试不同chunk_size的召回率 2. **分层索引**:建立粗粒度→细粒度的两级检索结构 3. **增量索引**:设计$\Delta-Index$实现实时更新[^2]
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